【摘 要】
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通过对负荷数据的归类分析，可以得到电力用户的用电行为特征，为需求响应策略制定和效果评估提供支撑。首先，对负荷数据进行预处理，包括非正常数识别与处理，以及平滑处理去除毛刺数据；其次，针对模糊C均值聚类算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优和受噪声影响大等问题，提出采用最短距离法聚类为模糊C聚类提供初始聚类中心、利用有效性分析类内样本相似程度和不同类之间独立程度来判别聚类结果优劣、以及通过数据密度识别
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目（6204DY19003G）；
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通过对负荷数据的归类分析，可以得到电力用户的用电行为特征，为需求响应策略制定和效果评估提供支撑。首先，对负荷数据进行预处理，包括非正常数识别与处理，以及平滑处理去除毛刺数据；其次，针对模糊C均值聚类算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优和受噪声影响大等问题，提出采用最短距离法聚类为模糊C聚类提供初始聚类中心、利用有效性分析类内样本相似程度和不同类之间独立程度来判别聚类结果优劣、以及通过数据密度识别并剔除噪声点等改进措施，提升了模糊C均值聚类算法性能；最后，通过对比其他方法以及对某纺织企业负荷聚类分析，验证了改进算法的正确性与有效性。
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